[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-federated-learning::tr":3,"gloss-cluster-federated-learning::tr":23,"gloss-next-federated-learning::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"federated-learning","core-ai","Federe Öğrenme (Federated Learning)","Federe öğrenme, ham veriyi merkezileştirmeden birçok cihaz ya da kuruluş genelinde ortak bir model eğitir. Her katılımcı kendi verisi üzerinde yerel olarak eğitim yapar, koordinasyon sunucusuna yalnızca model güncellemelerini (gradyanlar ya da ağırlık farkları) gönderir; sunucu bunları — federe ortalama (federated averaging) — geliştirilmiş bir küresel modelde birleştirir ve bir sonraki tur için yeniden dağıtır. Google bunu Gboard'un sonraki kelime tahmini için öncüledi; hastaneler ve bankalar, düzenlemelerin havuzlamayı yasakladığı verilerden öğrenmek için silolar arası (cross-silo) çeşidini kullanır. Kendiliğinden gizli değildir: gradyanlar eğitim örneklerini sızdırabilir, bu yüzden ciddi kurulumlar üzerine diferansiyel gizlilik ve güvenli toplama ekler. Mühendislik zorlukları gerçektir — cihazlar devreden çıkar, veri katılımcılar arasında son derece dengesiz (non-IID) dağılır ve iletişim darboğazdır. SaaS geliştiricileri için önemi, \"müşteri verisini hiç elinde tutmadan onunla eğit\" sorusuna uyum dostu bir yanıt olmasıdır — özellikle sağlık, finans ve cihaz-üstü ürünlerde.","Federe öğrenme, ham veri yerine ağırlık güncellemelerini paylaşarak tek modeli birçok cihaz ya da kuruluşta eğitir — gizlilik kısıtlı ML için kilit.",null,[11,14,17,20],{"slug":12,"name":13},"differential-privacy","Diferansiyel Gizlilik (Differential Privacy)",{"slug":15,"name":16},"fine-tuning","İnce Ayar (Fine-Tuning)",{"slug":18,"name":19},"machine-learning","Makine Öğrenmesi (ML)",{"slug":21,"name":22},"pii","Kişisel Olarak Tanımlanabilir Bilgi (PII)",[24,28,32,36,39,42,45,48,51,54,57,60],{"slug":25,"category":5,"name":26,"updated_at":27},"agentic","Agentic AI (Ajan Tabanlı Yapay Zeka)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":29,"category":5,"name":30,"updated_at":31},"alignment-tax","Hizalama Vergisi (Alignment Tax)","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":33,"category":5,"name":34,"updated_at":35},"artificial-intelligence","Yapay Zekâ (AI)","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":37,"category":5,"name":38,"updated_at":27},"attention","Attention (Dikkat Mekanizması)",{"slug":40,"category":5,"name":41,"updated_at":35},"beam-search","Işın Arama (Beam Search)",{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":31},"benchmark-contamination","Kıyaslama Kirlenmesi (Benchmark Contamination)",{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":31},"catastrophic-forgetting","Felaketvari Unutma (Catastrophic Forgetting)",{"slug":49,"category":5,"name":50,"updated_at":35},"computer-vision","Bilgisayarlı Görü",{"slug":52,"category":5,"name":53,"updated_at":31},"constitutional-ai","Anayasal Yapay Zekâ (Constitutional AI)",{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":27},"context-window","Bağlam Penceresi (Context Window)",{"slug":58,"category":5,"name":59,"updated_at":35},"deep-learning","Derin Öğrenme",{"slug":61,"category":5,"name":62,"updated_at":27},"diffusion-model","Difüzyon Modeli (Diffusion Model)"]